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《一本书读懂AIGC：ChatGPT、AI绘画、智能文明与生产力变革》
带你了解AIGC我们应该如何应对。
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囤书娘
本书以通俗易懂的方式从AI发展历史到资本市场近况阐述了AIGC产业的概况，介绍了AIGC相关技术，文本类AIGC技术的发展及其在传媒、教育、办公等场景中的应用；声音类AIGC技术的发展及其在音乐、仿真等领域中的应用，图片类AIGC技术的发展及其在图片生成、图片处理、图片识别等领域中的应用，视频类AIGC技术的发展及其在视频生成、数字人等领域中的应用；再从AIGC上下游产业链（包括芯片、VR等相关设备、元宇宙建模）的概况，最后提出了AIGC对人类文明发展产生的影响，并对普通人如何应对AIGC带来的“生产力爆炸”提出方法论。
太平洋的水
1月前发布
为了更卷！我用AI分析了如何提升张大妈的原创分
我先手工根据App的数据，手动输入了一个七维向量数据库（哈哈，表面上就是一个xls表如下）下面就是整个过程：为了分析原创分与其他参数之间的数学关系，我们可以使用相关性分析（Correlation Analysis）来了解各参数之间的相关性。相关性分析通常使用相关系数（Correlation Coefficient）来衡量两个变量之间的线性关系。在给定的数据中，我们可以计算原创分与其他参数（阅读量、点赞、收藏、评论、商品点击）的相关性，以确定它们之间是否存在线性关系，以及关系的强度和方向。以下是数据的相关性分析结果（使用皮尔逊相关系数，范围从 -1 到 1，其中1表示完全正相关，-1表示完全负相关，0表示无相关）：阅读量与原创分的相关性：结果：正相关，但弱相关（皮尔逊相关系数在0.1左右）点赞与原创分的相关性：结果：正相关，但弱相关（皮尔逊相关系数在0.1左右）收藏与原创分的相关性：结果：正相关，但弱相关（皮尔逊相关系数在0.1左右）评论与原创分的相关性：结果：正相关，但弱相关（皮尔逊相关系数在0.1左右）商品点击与原创分的相关性：结果：正相关，但弱相关（皮尔逊相关系数在0.1左右）根据相关性分析的结果，原创分与阅读量、点赞、收藏、评论、商品点击之间存在正相关关系，但这些关系都比较弱。也就是说，原创分增加时，其他参数（阅读量、点赞、收藏、评论、商品点击）可能会略微增加，但这种增加并不强烈。可能需要更多的数据或者使用其他分析方法来进一步探究这些关系。看来我还是要准备多点数据才行。
太平洋的水
1月前发布
微软论文泄露ChatGPT参数仅200亿，引发行业震动
近日，微软的一篇论文中的一张统计图表引发了业界关注。该图表显示，微软的代码生成模型CODEFUSION在与GPT-3.5-turbo的性能比较中表现出色，而CODEFUSION的参数量仅为7500万。这意味着，GPT-3.5-turbo的参数量为200亿。GPT-3.5-turbo是OpenAI在2022年推出的大型语言模型，参数量为200亿。ChatGPT是OpenAI在2021年推出的大型语言模型，参数量也为200亿。因此，该论文的结果意味着，ChatGPT的参数量可能也只有200亿。这一消息引发了行业震动。不少网友表示难以置信，纷纷猜测OpenAI是否故意隐瞒了ChatGPT的参数量。还有网友认为，这或许是OpenAI准备开源ChatGPT的信号。OpenAI尚未对此事做出回应。
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